[发明专利]台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法有效
申请号: | 201510853620.4 | 申请日: | 2015-11-27 |
公开(公告)号: | CN106814394B | 公开(公告)日: | 2018-09-04 |
发明(设计)人: | 尚新民;芮拥军;邹志辉;周华伟;王胜阁;柳光华;崔庆辉 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院 |
主分类号: | G01V1/30 | 分类号: | G01V1/30 |
代理公司: | 济南日新专利代理事务所 37224 | 代理人: | 崔晓艳 |
地址: | 257000 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 台站式 检波器 常规 联合 低频 恢复 方法 | ||
本发明提供一种台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法,该台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法包括:步骤1,根据布设点的位置将工区划分为统一尺寸的小面元,并求取常规检波器的频率响应函数;步骤2,在每一个小面元范围内,根据常规检波器记录的频谱比值曲线求取最低有效频率;步骤3,根据最低有效频率对常规检波器的频响函数进行截断并取倒数,得到各检波器点位置的低频恢复函数;步骤4,运用低频恢复函数恢复每个叠前记录的低频信息;步骤5,根据常规处理流程构建地震剖面。该台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法不仅避免了人为挑选单道求取低频恢复曲线时的人为干预因素,而且在噪音较强的环境下仍然有效,计算过程更加稳定、结果更加准确。
技术领域
本发明涉及油田开发技术领域,特别是涉及到一种台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法。
背景技术
常规地震数据采集使用自然频率为10Hz的动圈式地震检波器,恢复低频对于增加地震数据频宽和提高地震成像分辨率至关重要。实际野外地震数据采集中,低于10Hz的地震信号被畸变而无法用于地震数据处理。理论上,可以采用检波器的理论频响曲线来校正低频的畸变,但检波器的电路系统在低频段产生了可观的自噪音,如果不对有效信号频段进行辨识,那么就会在校正低频畸变的同时放大自噪音,导致地震信号信噪比的降低,因此只有在信噪比足够高和满足要求的频段低频信号的畸变才是可以恢复的。自噪音的水平依赖于采集环境的物理参数,例如温度、电磁场干扰源等。信噪比则主要取决于检波器与震源距离、检波器耦合情况、以及震源的类型和强度等。由于上述的影响因素与低频畸变程度没有定量关系,因此需要一种方法高效地分析地震数据的有效低频成分,最大限度地恢复被畸变的低频信号。
在申请号为CN201310424949.X的专利申请中提出了将高、低频地震仪记录的功率谱密度的比值作为常规检波器低频恢复曲线。此方法受低频仪器数量的限制,无法大规模和高密度地开展。由于必须在每一个采集点进行常规检波器和低频检波器的比对,增加了野外工作量的同时还需要大量低频检波器,增加了野外采集和室内处理的成本。此方法分别计算单道常规检波器数据的低频恢复曲线,并将各道的恢复曲线进行平均求取最终的常规检波器数据的低频恢复曲线,这种做法存在计算不够稳定和精度不高等问题,在选择地震道方面受人为干预的因素较重,不利于低频恢复方法在不同地区应用时的经验借鉴。通过对比高频和低频地震数据来确定可以被恢复的频段,然而由于低频仪器数量的局限无法实现高密度的有效频带评估,致使一些台站的低频无法得到充分恢复,亟需一种可以对野外采集数据进行高密度有效频带评估的稳定方法。另外,传统方法采用的频谱比值作为低频恢复函数的做法也存在稳定性不足和精度低的问题,需要进一步改进低频恢复函数的计算方法。为此我们发明了一种新的台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法,解决了以上技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种可以对全工区开展高密度评估和恢复常规检波器低频的方法,不需要开展大量的高、低频检波器点对点对比,不需要人为判定和筛选低频恢复曲线,能够在增加少量工作量的情况下实现全工区常规检波器频带的拓展。
本发明的目的可通过如下技术措施来实现:台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法,该台站式检波器与常规检波器联合低频恢复方法包括:步骤1,根据布设点的位置将工区划分为统一尺寸的小面元,并求取常规检波器的频率响应函数;步骤2,在每一个小面元范围内,根据常规检波器记录的频谱比值曲线求取最低有效频率;步骤3,根据最低有效频率对常规检波器的频响函数进行截断并取倒数,得到各检波器点位置的低频恢复函数;步骤4,运用低频恢复函数恢复每个叠前记录的低频信息;步骤5,根据常规处理流程构建地震剖面。
本发明的目的还可通过如下技术措施来实现:
在步骤1中,以单一面元范围内点对点采集的台站式低频检波器与常规检波器数据,通过多道同时反褶积求取检波器频率响应函数。
步骤1包括:
(a)将多个典型检波点处的低频检波器记录组合成为反演矩阵,具体的数学表达式如下:
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